验证和确认生态系统的多个维度的集成
人工智能和数字孪生对自动驾驶汽车认证的影响数字化和软件在自动驾驶汽车开发和验证中的作用新兴的验证和确认方法论自动驾驶汽车开发、测试和验证的关键要素
尾注
20年前进入汽车市场的第一波现代高级驾驶辅助系统(Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS)是一个工程上的突破，它将传感器集成到车辆中，提醒驾驶员注意异常情况，并在某些情况下进行干预。例如，1999年，捷豹以其自动车距控制系统和基于雷达的主动巡航控制系统进入市场，推出了捷豹XKR。12010年，沃尔沃发布行人检测系统，使用雷达和摄像头，在有行人进入到汽车正前方行驶区域时，向司机发出警告以及启动紧急制动程序。2
然而，在过去20年里，世界发生了巨大的变化。现在，基于人工智能(Artificial Intelligence, Al)的高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车
(Autonomous Vehicle, AV)系统已经大量涌现，数据驱动的工程、测试和验证技术有了很大的进步。全球各国都在制定自动驾驶汽车系统的安全规范。国际组织如联合国欧洲经济委员会(UNECE)、国际汽车工程协会(SAE International)和国际标准化组织(ISO),以及区域组织如欧洲的德国技术监督协会(TUv)和欧洲新车安全评鉴协会(NCAP)、美国国家交通安全管理局(NHTSA)和中国汽车技术研究中心(CATARC),已经为自动驾驶功能制定了路线图和严格的安全标准，如预防追尾、倒车和停车、车道辅助、保持安全距离和自动紧急制动系统。围绕ISO 26262和预期功能安全(SOTIF)的规范和标准已经在汽车行业内建立。所有这些创新都旨在提高安
全性和可靠性。
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